一种VoLTE网络语音质量综合关联分析方法及系统与流程

本发明涉及volte(voiceoverlte)网络语音质量分析
技术领域：
，特别涉及一种volte网络语音质量综合关联分析方法及系统。
背景技术：
：目前volte作为运营商的重点业务，可提供有qos(qualityofservice，服务质量)保障(qci＝1)的wb-amr高清语音，把视频通话和高清语音作为卖点，极大提升用户体验。然而目前现网用户投诉出现过单通、断续、音质等问题，语音质量类投诉占vip投诉总量的75％，严重影响用户的高清语音体验。具体现象如下：现象一：volte概率性断续、吞字。在现网volte体验中，volte通话会出现概率性吞字和断续，影响通话完整性。现象二：volte通话中突然单通。例如，在某办公楼，volte语音频繁出现单通现象，持续20秒后掉话。现象三：volte通话中会遇到音质或视频图像质量不好的情况。在现网volte业务使用中，听到有少许杂盲或视频通话图像出现马赛克等情况。可通过现有的volte网络语音质量分析方法未解决上述现象，但是现有的volte网络语音质量分析方法还存在以下几个问题：1、业务分析能力，现阶段只能实现信令层面的分析，而且分析粒度较大，没有基于媒体流数据进行分析，不能针对一次通话过程中语音裂变进行详细的业务分析，无法精准定位故障点。2、指标体系问题，现有的指标体系(接通率等)倾向于呼叫建立阶段；没有覆盖到用户在通话过程中的质量。3、而现有语音质量mos(meanopinionscore，平均意见值)评分算法，采用平均意见得分，目的是评估通信系统的语音质量，常用算法包括：pesq和polqa。pesq/polqa的方法，不是基于ip网络的方法，不能反应ip网络的衰减问题(如网络传输中的delay和jitter和packetloss等问题)；不能说明end-to-end的网络延迟，只能输出在任何时间内的某一方向的语音质量，不是真实通话中的双向结果。在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现有的网络语音质量分析方法无法准确确定网络语音质量。技术实现要素：本发明实施例提供一种volte网络语音质量综合关联分析方法及系统，可准确确定网络语音质量。一方面，本发明实施例提供了一种volte网络语音质量综合关联分析方法，所述分析方法包括：从媒体流中提取数据包；对所述数据包进行分析，确定网络语音的关键绩效指标以及关键质量指标；分别根据所述关键绩效指标以及关键质量指标确定网络语音质量。可选的，所述关键绩效指标包括丢包率、抖动情况、编解码带宽及时延时间；所述对所述数据包进行分析，确定网络语音的关键绩效指标，具体包括：对所述数据包进行识别，确定rtcp数据包和rtp数据包；分别对所述rtcp数据包和rtp数据包进行分析，确定对应的分析结果；所述分析结果包括通信端到端的丢包率、抖动情况、编解码带宽及时延时间，以及各接口处的丢包率、抖动情况及编解码带宽。可选的，所述对所述数据包进行分析，确定网络语音的关键绩效指标，还包括：根据各所述分析结果，生成表格化的统计文件。可选的，所述对所述数据包进行分析，确定网络语音的关键质量指标，具体包括：根据所述数据包，计算网络传输层面的r系数；根据所述网络传输层面的r系数，计算语音平均意见值，用于表征网络语音的关键质量指标。可选的，根据以下公式计算所述网络传输层面的r系数：r＝ro-is-id-ie_eff+a；其中，ro表示网络传输信噪比，is表示设备化组合概率，id表示由于时延及设备失效导致的叠加劣化系数，ie_eff表示由低比特率编码器带来的劣化系数，a表示对用户环境状态的补偿。另一方面，本发明实施例提供了一种volte网络语音质量综合关联分析系统，所述分析系统包括：提取单元，用于从媒体流中提取数据包；分析单元，用于对所述数据包进行分析，确定网络语音的关键绩效指标以及关键质量指标；确定单元，用于分别根据所述关键绩效指标以及关键质量指标确定网络语音质量。可选的，所述关键绩效指标包括丢包率、抖动情况、编解码带宽及时延时间；所述分析单元对所述数据包进行分析，确定网络语音的关键绩效指标，具体包括：识别模块，用于对所述数据包进行识别，确定rtcp数据包和rtp数据包；分析模块，用于分别对所述rtcp数据包和rtp数据包进行分析，确定对应的分析结果；所述分析结果包括通信端到端的丢包率、抖动情况、编解码带宽及时延时间，以及各接口处的丢包率、抖动情况及编解码带宽。可选的，所述分析单元还包括：生成模块，用于根据各所述分析结果，生成表格化的统计文件。可选的，所述分析单元对所述数据包进行分析，确定网络语音的关键质量指标，具体包括：第一计算模块，用于根据所述数据包，计算网络传输层面的r系数；第二计算模块，用于根据所述网络传输层面的r系数，计算语音平均意见值，用于表征网络语音的关键质量指标。可选的，所述第一计算模块根据以下公式计算所述网络传输层面的r系数：r＝ro-is-id-ie_eff+a；其中，ro表示网络传输信噪比，is表示设备化组合概率，id表示由于时延及设备失效导致的叠加劣化系数，ie_eff表示由低比特率编码器带来的劣化系数，a表示对用户环境状态的补偿。上述技术方案具有如下有益效果：本发明通过从媒体流中直接、快速地提取数据包，并对数据包进行分析，确定网络语音的关键绩效指标以及关键质量指标，从而可根据网络语音的关键绩效指标以及关键质量指标能够准确确定网络语音质量。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本发明volte网络语音质量综合关联分析方法的流程图；图2为网络传输层面的r系数计算模型示意图；图3是基于volte-volte的语音质量问题定位方法的流程图；图4是基于volte-cs的语音质量问题定位方法的流程图；图5是本发明volte网络语音质量综合关联分析系统的模块结构示意图。符号说明：提取单元—1，分析单元—2，确定单元—3。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明的目的是提供一种volte网络语音质量综合关联分析方法，通过从媒体流中直接、快速地提取数据包，并对数据包进行分析，确定网络语音的关键绩效指标以及关键质量指标，从而可根据网络语音的关键绩效指标以及关键质量指标能够准确确定网络语音质量。为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。如图1所示，本发明volte网络语音质量综合关联分析方法包括：步骤100：从媒体流中提取数据包；步骤200：对所述数据包进行分析，确定网络语音的关键绩效指标(keyperformanceindicators，简称kpi)以及关键质量指标(keyqualityindicators，简称kqi)；步骤300：分别根据所述关键绩效指标kpi以及关键质量指标kqi确定网络语音质量。关键绩效指标kpi可直接从媒体流中提取，提取的数据包分为分段rtp(real-timetransportprotocol，实时传输协议)数据包和端到端rtcp(rtpcontrolprotocol，rtp控制协议)数据包。所述流媒体是指采用流式传输的方式在internet/intranet播放的媒体格式，如音频、视频或多媒体文件。流媒体在播放前并不下载整个文件，只将开始部分内容存入内存，在计算机中对数据包进行缓存并使媒体数据正确地输出。基于rtcp数据包的分析可用于评估手机端到端的语音质量；基于不同接口的rtp数据包分析可用于分段评估各接口的语音质量，实现定界定位功能，既可以判定具体故障点。具体的，所述关键绩效指标kpi包括丢包率、抖动情况、编解码带宽及时延时间。在步骤200中，所述对所述数据包进行分析，确定网络语音的关键绩效指标kpi，具体包括：步骤201：对所述数据包进行识别，确定rtcp数据包和rtp数据包。步骤202：分别对所述rtcp数据包和rtp数据包进行分析，确定对应的分析结果。其中，如表1所示(√表示可以得到)，所述分析结果包括通信端到端的丢包率、抖动情况、编解码带宽及时延时间，以及各接口处的丢包率、抖动情况及编解码带宽。表1类别丢包抖动时延编码ptcp(端到端)√√√√rtp(分段)√√√步骤203：根据各所述分析结果，生成表格化的统计文件。通过生成表格化的统计文件，可不必存储原始媒体数据，因此，可避免受用户隐私泄露和大数据量存储容量限制的问题的影响，使得本发明volte网络语音质量综合关联分析方法易于推广和使用。对通话过程中单通、断续等问题，1)可通过rtp评估算法监测每次通话过程是否存在短时单通，或者长时单通，以及语音断断续续的问题；2)判断单通场景，主要是通过监测双向rtp包的延续性；3)判断断续场景主要是通过监测rtp包的发送时间间隔时长。具体地，在步骤300中，所述根据所述关键绩效指标确定网络语音质量，具体包括以下至少一者(如表2所示)：在监测周期内没有获取rtp数据包或者丢包率超过设定阈值，则确定在每次通话过程中存在语音短时单通的情况；连续多个监测周期内均存在语音短时单通的情况，则确定在每次通话过程中存在语音长时单通的情况；监测收到rtp数据包的间隔时长，比较所述间隔时长与时间阈值的大小，如果大于，则确定在每次通话过程中存在语音断续场景。表2进一步地，如图2所示，在步骤200中，对所述数据包进行分析，确定网络语音的关键质量指标，具体包括：步骤211：根据所述数据包，基于itu-tg.107算法(e-model)计算网络传输层面的r系数。根据公式(1)计算所述网络传输层面的r系数：r＝ro-is-id-ie_eff+a(1)；其中，ro表示网络传输信噪比，在本实施例中，主要为环境噪音引起的网络传输信噪比；is表示设备化组合概率，id表示由于时延及设备失效导致的叠加劣化系数，具体根据延时和抖动情况确定；ie_eff表示由低比特率编码器带来的劣化系数，具体根据编码器类型和丢包率确定；a表示对用户环境状态的补偿，如对室内/室外、低/高速移动的补偿。步骤212：根据所述网络传输层面的r系数，计算语音平均意见值mos，用于表征网络语音的关键质量指标。进一步地，在步骤300中，根据关键质量指标确定网络语音质量，具体包括：根据所述语音平均意见值，确定语音质量的级别。如表3所示实施例中，所述语音质量的级别分为五级：一级表示优秀，二级表示好，三级表示一般，四级表示不好，五级表示差。表3r系数mos级别9043(4.3)1级：优秀(excellent)8040(4.0)2级：好(good)7036(3.6)3级：一般(fair)6031(3.1)4级：不好(poor)5026(2.6)5级：差(bad)表4为根据3gpp22.105协议内容，确定的volte通话的各kpi、kqi的告警阀值，如果超出所述告警阈值，说明网络语音存在严重问题。表4由于volte网络的语音和视频通话业务，全程采用端到端ip网络的rtp业务，由ue与ue进行媒体协商、传输、控制。因此，本发明volte网络语音质量综合关联分析方法采集了媒体面及信令面的多个接口，并基于现有的rtp/rtcp媒体流技术实施。具体的，使用媒体业务的传输协议为rtp/rtcp协议，使用信令业务的传输协议为sip协议，媒体数据采集的接口分别为s1-u接口、mb接口，信令数据采集的接口为gm接口。分析s1-u接口、mb接口中的rtp/rtcp协议，生成媒体流用户通话过程语音质量的分析记录话单；分析gm接口sip信令协议，生成用户通话过程中控制面信令的分析记录话单。在用户语音通话过程中，媒体流和信令协议中携带的网关ip、网关端口、用户ip、用户端口的“四元组”规则属性具有唯一性，因此基于“四元组”规则，能将媒体流话单和信令面话单进行准确关联、生成一次通话过程的信令解析结果和语音质量分析结果的全记录文件，基于全纪录文件能实现多种维度的统计分析工作。进一步，为了提升volte语音业务体验，分别从“网络级”和“用户级”建立两重保障体系，针对网络级保障体系主要采用“四维度、十指标”的保障评估体系，针对vvip用户级保障体系主要采用“语音质量整体打分、动态评分”的分析体系。其中，四维度包括：时间维度(按月、天、小时、15分钟维度进行统计)、场景维度(volte-volte、volte-cs、volte-other(它网))、接口维度(针对语音质量4个关键接口呈现关键kpi指标)及网元维度(通话涉及各个网元(含小区、终端)质差分析)。其中，图3为基于volte-volte的语音质量问题定位方法，图4为基于volte-cs的语音质量问题定位方法的流程图。所述十指标包括mos、vfs、丢包率、抖动、时延、双不通、单通、断续、噪声、回声。本发明volte网络语音质量综合关联分析方法通过采集volte媒体面各个接口数据，应用g.107算法评估volte通话质量，建立了一套完整、可量化的volte语音质量评价体系；创新应用“四维四域三聚焦”法，精准定位语音质量降质点；在现网落地网网络级和用户级双重保障体系，利用大数据方法主动定位mos质差小区/终端/网元。打开了用户面数据的黑匣子，全方位提升用户感知。具体的，本发明提供一种可量化的、实施性强的volte网络语音质量综合关联分析方法，将volte通话质量、单通、断续等感知问题可视化。创新应用“四维四域三聚焦”volte语音质量问题定界定位法，在复杂网络中快速精准定位qos降质点；在现网落地qos双重保障体系，利用大数据方法主动定位mos质差小区/终端/网元，端到端提升用户感知。根据volte语音呼叫业务过程中的多种故障现象mos评分结果，可按照级别高低排比递减方案的合理算法，能更直观的展现一次呼叫业务的整体质量，评分结果能作为于区域、网元等多维度的综合考评标准。此外，本发明还提供一种volte网络语音质量综合关联分析系统。如图5所示，本发明volte网络语音质量综合关联分析系统包括提取单元1、分析单元2及确定单元3。所述提取单元1用于从媒体流中提取数据包；所述分析单元2用于对所述数据包进行分析，确定网络语音的关键绩效指标以及关键质量指标；所述确定单元3用于分别根据所述关键绩效指标以及关键质量指标确定网络语音质量。其中，所述关键绩效指标包括丢包率、抖动情况、编解码带宽及时延时间。进一步地，所述分析单元2对所述数据包进行分析，确定网络语音的关键绩效指标，具体包括识别模块、分析模块及生成模块。所述识别模块用于对所述数据包进行识别，确定rtcp数据包和rtp数据包；所述分析模块用于分别对所述rtcp数据包和rtp数据包进行分析，确定对应的分析结果；所述分析结果包括通信端到端的丢包率、抖动情况、编解码带宽及时延时间，以及各接口处的丢包率、抖动情况及编解码带宽；所述生成模块根据各所述分析结果，生成表格化的统计文件。此外，所述分析单元2对所述数据包进行分析，确定网络语音的关键质量指标，具体包括第一计算模块及第二计算模块。所述第一计算模块根据所述数据包，计算网络传输层面的r系数；所述第二计算模块根据所述网络传输层面的r系数，计算语音平均意见值，用于表征网络语音的关键质量指标。其中，所述第一计算模块根据公式(1)计算所述网络传输层面的r系数：r＝ro-is-id-ie_eff+a(1)；其中，ro表示网络传输信噪比，is表示设备化组合概率，id表示由于时延及设备失效导致的叠加劣化系数，ie_eff表示由低比特率编码器带来的劣化系数，a表示对用户环境状态的补偿。所述确定单元根据所述关键绩效指标确定网络语音质量，具体包括以下至少一者：在监测周期内没有获取rtp数据包或者丢包率超过设定阈值，则确定在每次通话过程中存在语音短时单通的情况；连续多个监测周期内均存在语音短时单通的情况，则确定在每次通话过程中存在语音长时单通的情况；监测收到rtp数据包的间隔时长，比较所述间隔时长与时间阈值的大小，如果大于，则确定在每次通话过程中存在语音断续场景。所述确定单元3根据关键质量指标确定网络语音质量，具体包括：根据所述语音平均意见值，确定语音质量的级别；其中，所述语音质量的级别分为五级，一级表示优秀，二级表示好，三级表示一般，四级表示不好，五级表示差。相对于现有技术，本发明volte网络语音质量综合关联分析系统与上述volte网络语音质量综合关联分析方法的有益效果相同，在此不再赘述。应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要比清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。为使本领域内的任何技术人员能够实现或者使用本发明，上面对所公开实施例进行了描述。对于本领域技术人员来说；这些实施例的各种修改方式都是显而易见的，并且本文定义的一般原理也可以在不脱离本公开的精神和保护范围的基础上适用于其它实施例。因此，本公开并不限于本文给出的实施例，而是与本申请公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。本领域技术人员还可以了解到本发明实施例列出的各种说明性逻辑块(illustrativelogicalblock)，单元，和步骤可以通过电子硬件、电脑软件，或两者的结合进行实现。为清楚展示硬件和软件的可替换性(interchangeability)，上述的各种说明性部件(illustrativecomponents)，单元和步骤已经通用地描述了它们的功能。这样的功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现所述的功能，但这种实现不应被理解为超出本发明实施例保护的范围。本发明实施例中所描述的各种说明性的逻辑块，或单元都可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(asic)，现场可编程门阵列或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。本发明实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件模块、或者这两者的结合。软件模块可以存储于ram存储器、闪存、rom存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于asic中，asic可以设置于用户终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于用户终端中的不同的部件中。在一个或多个示例性的设计中，本发明实施例所描述的上述功能可以在硬件、软件、固件或这三者的任意组合来实现。如果在软件中实现，这些功能可以存储与电脑可读的媒介上，或以一个或多个指令或代码形式传输于电脑可读的媒介上。电脑可读媒介包括电脑存储媒介和便于使得让电脑程序从一个地方转移到其它地方的通信媒介。存储媒介可以是任何通用或特殊电脑可以接入访问的可用媒体。例如，这样的电脑可读媒体可以包括但不限于ram、rom、eeprom、cd-rom或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁性存储装置，或其它任何可以用于承载或存储以指令或数据结构和其它可被通用或特殊电脑、或通用或特殊处理器读取形式的程序代码的媒介。此外，任何连接都可以被适当地定义为电脑可读媒介，例如，如果软件是从一个网站站点、服务器或其它远程资源通过一个同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(dsl)或以例如红外、无线和微波等无线方式传输的也被包含在所定义的电脑可读媒介中。所述的碟片(disk)和磁盘(disc)包括压缩磁盘、镭射盘、光盘、dvd、软盘和蓝光光盘，磁盘通常以磁性复制数据，而碟片通常以激光进行光学复制数据。上述的组合也可以包含在电脑可读媒介中。以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页12